Al superar la asignatura, el estudiante:
- sabrá apreciar la importancia de la información disponible, los planteamientos "a posteriori" y las políticas de costes en todo tipo de situaciones en que haya que tomar decisiones o llevar a cabo estimaciones de magnitudes continuas;
- será capaz de identificar la naturaleza y características de los problemas científico-técnicos reales de estimación y decisión, y establecer vías ordenadas para abordarlos y solventarlos;
- quedará preparado para resolver problemas de estimación, decisión y filtrado que se encuentren planteados en términos analíticos;
- se encontrará capacitado para atacar y proporcionar resultados de problemas sencillos de estimación y decisión planteados en términos de muestras etiquetadas, tanto mediante procedimientos semianalíticos cuanto con máquinas entrenables elementales;
- estará en condiciones de completar sus conocimientos y desarrollar habilidades adicionales para enfrentarse a problemas de aprendizaje máquina de mayor complejidad;
- podrá verificar la validez y determinar la calidad de sus diseños de estimadores y decisores, tanto analíticos como semianalíticos y máquina;
- se encontrará en disposición de progresar en el ámbito del filtrado temporal y sus aplicaciones en transmisión y en procesamiento digital de señales;
- tendrá la posibilidad de manejar importantes conceptos genéricos (como incertidumbre, ruido, compromisos, generalización) en sus tomas de decisiones, valoraciones y predicciones.
El aprendizaje, pues, dará como resultado la preparación en asuntos fundamentales de manejo de la información para resolver problemas (de decisión, estimación y filtrado) de máxima importancia en la emergente Sociedad del Conocimiento, y en particular en los ámbitos de las Telecomunicaciones y el Tratamiento de Datos.
